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Enregistrement W2884569479 · doi:10.1126/scitranslmed.aar7384

Selective neuronal silencing using synthetic botulinum molecules alleviates chronic pain in mice

2018· article· en· W2884569479 sur OpenAlexaff
Maria Maiarù, Charlotte Leese, Michelangelo Certo, Irene Echeverria-Altuna, Antonina Stefania Mangione, Jason Arsenault, Bazbek Davletov, Stephen P. Hunt

Notice bibliographique

RevueScience Translational Medicine · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePain Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesMedical Research Council
Mots-clésGene silencingChronic painBotulinum toxinMedicinePharmacologyNeuroscienceAnesthesiaChemistryBiologyPhysical therapyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chronic pain is a widespread debilitating condition affecting millions of people worldwide. Although several pharmacological treatments for relieving chronic pain have been developed, they require frequent chronic administration and are often associated with severe adverse events, including overdose and addiction. Persistent increased sensitization of neuronal subpopulations of the peripheral and central nervous system has been recognized as a central mechanism mediating chronic pain, suggesting that inhibition of specific neuronal subpopulations might produce antinociceptive effects. We leveraged the neurotoxic properties of the botulinum toxin to specifically silence key pain-processing neurons in the spinal cords of mice. We show that a single intrathecal injection of botulinum toxin conjugates produced long-lasting pain relief in mouse models of inflammatory and neuropathic pain without toxic side effects. Our results suggest that this strategy might be a safe and effective approach for relieving chronic pain while avoiding the adverse events associated with repeated chronic drug administration.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,286 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations50
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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